Главная >> Ресурсы >> Журнал "Научные и технические библиотеки"

Все статьи, опубликованные в рубрике: ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ ЯЗЫКИ журнала "Научные и технические библиотеки", начиная с 2013 года

---

Год: 2026, Номер: 01

УДК: УДК 025.4.06

Подготовка новой эталонной версии ГРНТИ 2025 г.: актуализация и развитие ссылочно-справочного аппарата рубрикатора

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: Представлены результаты исследований по подготовке новой эталонной версии Государственного рубрикатора научно-технической информации (ГРНТИ) 2025 г. в части актуализации и развития полииерархических связей между рубриками и совершенствования ссылочно-справочного аппарата рубрикатора. В классификационной таблице ГРНТИ установлены новые связи между рубриками, отражающие виды подчинения одного понятия разным тематическим классам и подклассам, размещенным в различных местах структуры рубрикатора, актуализированы примечания к рубрикам, раскрывающие и уточняющие их тематическое содержание, а также обновлены сведения о ведении рубрик. Всего в ссылочно-справочный аппарат действующей версии ГРНТИ внесено 1211 изменений, в том числе введены 921 новая полииерархическая связь и 43 примечания, удалены 133 ссылки и 4 примечания, обновлена информация по 99 ссылкам и 11 примечаниям. Следует отметить, что основным видом новых полииерархических связей между рубриками является ссылка «смотри также», доля которой составляет 65%. Это свидетельствует об увеличении междисциплинарной составляющей в структуре ГРНТИ. Построенный ссылочно-справочный аппарат новой эталонной версии ГРНТИ 2025 г. обеспечивает более глубокое структурирование полииерархических связей между рубриками и более четкое разграничение их тематических аспектов, что повышает качество индексирования информационных ресурсов релевантными рубриками.

• Show annotation ▼
  • 
    The authors discuss the results of the development of the new master version of the State Rubricator of Sci-tech Information (SRSTI, GRNTI) in part of updating and upgrading polyhierarchical links between the ubject headings and developing the rubricator’s reference apparatus. New links between subject headings are established in SRSTI classification schedule to reflect the types of subject belonging to different thematic classes and subclasses in various structural locations; reference notes are updated to reveal and specify their subject contents; information on subject heading data maintenance is provided. In total, 1,211 changes are made to the current SRSTI version reference apparatus, including 921 new polyhierarchical links and 43 notes; 133 links and 4 notes removed, information on 99 links and 11 notes updated. Significantly, the link “see also” is the main type of new polyhierarchical links between the subject headings with the 65% share. This evidences on the increasing interdisciplinary component within the SRTSTI structure. The developed reference apparatus of SRTSTI 2025 master version supports the deeper structuring of polyhierarchical links between subject headings and the more clear delineation of their thematic aspects which increases the quality of indexing information resources with relevant subject headings.

• Ключевые слова ▼
  • 
    ГРНТИ, рубрикаторы, иерархические классификации, ссылочно-справочный аппарат, полииерархические связи между рубриками, индексировани, State Rubricator of Scientific and Technical Information, SRSTI, GRNTI, reference tools, polyhierarchical links between subject headings, indexing

---

Год: 2026, Номер: 02

УДК: УДК 025.4.036

Increasing quality of automated patent search based on distributional semantics and bibliographic data

Сведения о данной статье в Google Scholar

• Show annotation ▼
  • 
    The authors describe the approach to increasing quality of automated patent search and emphasize the inefficiency of existing systems. The approach is based on automated formulation of query terminological vector out from the application text with its further extension with quasisynonyms from the distributional thesaurus built on the body of patent documents, and with further enrichment with bibliographic data – IPC (international Patent Classification) codes. Mathematical formalization of acquiring and extending query vector is provided; acquisition of patent distributional thesaurus is discussed. The authors propose original indicators of retrieval quality assessment with account to patent document specific character, i. e. the so-called “patent families”, which enables to evaluate the system’s capability to find the relevant inventions beyond the corresponding numbers. The experiments with Russian and English-language collections demonstrate the S@20 indicator increase by 10% as compared to standard search by keywords. The authors conclude on the effect of inclusion of patent families on the evaluation of search results efficiency. The independent expertise of search performance in the Russian-language patent collection confirmed that the system delivered at least one relevant document in 96.25% cases. The developed algorithms have been implemented into the Rospatent search platform.

Аннотация: В статье описан подход к повышению качества автоматического патентного поиска уровня техники, решающий проблему недостаточной эффективности существующих систем. Подход основан на автоматическом формировании терминологического вектора запроса из текста заявки с последующим его расширением квазисинонимами из дистрибутивного тезауруса, построенного на корпусе патентных документов, и обогащением библиографическими данными – кодами Международной патентной классификации (МПК). Дана математическая формализация формирования и расширения вектора запроса, описано построение дистрибутивного тезауруса патентной лексики. Предложены оригинальные показатели оценки качества поиска, учитывающие специфику патентных документов – наличие так называемых «патентных семейств», что позволяет оценивать способность системы находить релевантные изобретения, а не только совпадающие номера документов. Эксперименты на русскоязычной и англоязычной коллекциях показали повышение показателя S@20 на 10% по сравнению с базовым поиском по ключевым словам, продемонстрировано влияние учета патентных семейств на оценку успешности результатов поиска. Независимая экспертная оценка поисков в русскоязычной коллекции патентных документов подтвердила, что система находит хотя бы один релевантный документ в 96,25% случаев. Разработанные алгоритмы внедрены в поисковую платформу Роспатента.

• Ключевые слова ▼
  • 
    machine learning, information search, patent family, quasisynonym, computerized patent search, distributional semantics, машинное обучени, квазисинонимы, патентные семейства, информационный поиск, дистрибутивная семантика, автоматический патентный поиск

---

Год: 2026, Номер: 06

УДК: УДК 025.4

Построение сопоставительных таблиц индексов МПК и рубрик ГРНТИ: Раздел А «Удовлетворение жизненных потребностей человека»

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: В статье представлены результаты исследований по разработке сопоставительной таблицы сопряженных классификационных индексов МПК и рубрик ГРНТИ в части раздела А «Удовлетворение жизненных потребностей человека». Раздел А МПК содержит следующие подразделы: «Сельское хозяйство», «Пищевые продукты; табак», «Предметы личного и домашнего обихода», «Здоровье; спасательная служба; развлечения». Принимая во внимание тематическую направленность вышеназванных подразделов, для сопоставления индексов раздела А МПК использовались преимущественно рубрики разделов ГРНТИ «Технические и прикладные науки. Отрасли экономики» и «Межотраслевые проблемы». В процессе сопоставления МПК и ГРНТИ выполнялась экспертная оценка тематического содержания соответствующих рубрикационных вершин на самых глубоких уровнях иерархии классификаций. На основе лексического и понятийно-терминологического анализа классификационных объектов, с учетом состава и объема понятий, относящихся к конкретным техническим решениям и соответствующим тематическим направлениям систематизации научно-технической информации, определялись сопряженные классификационные индексы МПК и рубрики ГРНТИ, а также вид смыслового соответствия между ними. По результатам выполненных исследований построены сопоставительные таблицы сопряженных классификационных индексов раздела А МПК и рубрик ГРНТИ. Всего рубриками ГРНТИ проиндексировано 9864 индекса МПК, установлено 25 857 смысловых соответствий между ними. Работа подготовлена в рамках Государственного задания ГПНТБ России на 2026 г. N 075-00550-26-00 от 12.01.2026 по теме N 1024052200005-7-1.2.1; 5.8.2 (FNEG-2025-0008).

• Show annotation ▼
  • 
    The authors discuss the studies of building comparative tables of related IPC codes aтd SRSTI subject headings in respect of Section A “Human Necessities” (satisfaction of human vital needs). The IPС Section A comprises the following subsections: “Agriculture” “Foods; Tobacco”, “Personal and household effects”, “Health; Life Saving Service; Entertainment”. Considering the subject scope of these subsections, the subject headings of SRSTI sections “Engineering and applied sciences. Economic sectors”, “Intersectoral problems” were predominantly used for comparison. In IPC–SRSTI comparison, the expert evaluation of the subject scope of the corresponding rubrication vertices of the deepest hierarchical levels was carried out. Based on the lexical, conceptual and terminological analysis of the classification objects, with consideration to the structure and scope of concepts of specific solutions and corresponding subject divisions in sci-tech information systematization, the conjugated IPC codes and SRSTI subject headings and their semantic match types were identified. Based on the study findings, the comparative tables of conjugated IPC Section A codes and SRSTI subject headings were built. Totally, 9,864 IPC codes were classified in SRSTI subject headings with 25,857 semantic matches set between them. The paper is prepared within the framework of the Government Order to RNPLS&T for 2026 No. 075-00550-26-00 of January 12, 2026, theme No. 1024052200005-7-1.2.1; 5.8.2 (FNEG-2025-0008).

• Ключевые слова ▼
  • 
    интеграция информационных ресурсов, ГРНТИ, МПК, переходники между классификациями, сопряженные классификационные коды, сопоставительный интеллектуальный анализ, информационный поиск, information resources integration, State Rubricator of Scientific and Technical Information, SRSTI, conjugated classification codes, comparative intellectual analysis, information search

---